Daten aus verschiedenen Quellen

Als Datenbasis einer Business-Intelligence-Lösung dienen ein zentrales Datenlager, das sogenannte Data Warehouse oder, bezogen auf einzelne Fachabteilungen, die jeweiligen Data Marts. Mit Hilfe von ETL-Prozessen (Extrahieren – Transformieren – Laden) werden Daten aus verschiedenen Systemen im Data Warehouse strukturiert und für individu­elle Bedürfnisse aufbereitet.

Branchenführende ETL-Tools wie Talend, Informatica oder SAS Data Integration Studio sind außerdem in der Lage, Daten sowohl aus strukturierten als auch aus unstrukturierten Quellen zu erfassen, zu modellieren und zu verwalten.

Die offene und skalierbare Architektur erlaubt eine leistungsfähige Datenintegration. Die Plattform harmoniert unter anderem mit SAP ERP sowie gängigen Hadoop-Distributionen und lässt sich intuitiv bedienen. Einfache grafische Werkzeuge und Wizards versetzen auch nicht professionelle Entwickler in die
Lage, innerhalb kurzer Zeit nativen Code zu erzeugen.

Für eine schnellere Datenintegration bietet die Software außerdem Continuous-Delivery-Funktionen. Das heißt: Entwicklung, Qualitätssicherung und Live-Schaltung in der Produk­tivumgebung werden in kurzen, iterativen Schritten für jede Stufe im Entwicklungsprozess durchlaufen.

Sind die Verbesserungen und neuen Features erfolgreich, dann lassen sie sich innerhalb weniger Minuten – bei hoher Qualität und geringem Fehlerrisiko – und auf Knopfdruck im Produktionssystem umsetzen. Damit steigern Unternehmen nicht nur ihre Produktivität, sondern auch die Qualität ihrer Daten für bessere und schnellere Entscheidungen.

Um zeitnah auf dynamische Marktentwicklungen reagieren zu können, sind Unternehmen heute zwingend auf die schnelle Verfügbarkeit und Nutzbarkeit von Daten in auswertbarer Form angewiesen. Business Intelligence bildet eine mächtige Grundlage, um anhand von Analysen und Reports die richtigen Schlüsse zu ziehen, wichtige Entscheidungen schnell zu treffen und zukunftsträchtige Strategien erarbeiten zu können. Insbesondere in komplexen und dynamischen Märkten wie dem E-Commerce geht ein Mehr an Informationen auch mit einem klaren Wettbewerbsvorteil einher.

Mit benutzerfreundlichen BI-Systemen sind Anwender in der Lage, ihre Daten innerhalb kürzester Zeit zu analysieren und Ergebnisse sichtbar zu machen, ohne dafür die spezifischen Fachkenntnisse der IT-Abteilung heranziehen zu müssen. Diese wiederum gewinnt Zeit, um sich auf Security- und Compliance-Aufgaben zu konzentrieren. Zudem können leistungsfähige Analyse- und Reporting-Tools Datenbanken und Tabellen unterschiedlicher Herkunft und Größe einbinden.

Gute Beispiele dafür sind Tableau, Qlik View  und Microsoft Power BI. Dabei handelt es sich um Analyse-Software, mit der Nutzer Informationen schnell auswerten, visualisieren und mit anderen teilen können. Als interaktives Front­end ermöglicht beispielsweise Tableau Daten ganz einfach per Drag-and-Drop-Funktion zu visualisieren, es kombiniert verschiedene Datenquellen miteinander und stellt mehrere Ansichten in einem Dashboard bereit. So können auch verteilt arbeitende Teams schnell und einfach gemeinsame Reportings erstellen.

Unternehmen, die das Projekt Digitalisierung nicht nachhaltig betrachten und keine ganzheitliche Strategie verfolgen, verursachen unnötige Kosten und verschwenden Ressourcen. Ein weiteres Problem ist in vielen Fällen, dass sich Anwender zu häufig eigene Reporting-Landschaften aufbauen und dabei die Relevanz und Qualität der Datenbasis vernachlässigen.

Zwar benötigen verschiedene Anwender aus Controlling, Marketing und Vertrieb unterschiedliche Reportings, um ihre Daten auszuwerten – geschieht dies aber auf Grundlage einer konsolidierten Datenbasis, dann ist der Bezug der Management-Reports zu den realen Gegebenheiten im Unternehmen sichergestellt.

In der Praxis kommt es allerdings immer wieder vor, dass Fachanwender ihre Daten und Analysen nicht aus den zentralen IT Systemen beziehen, weil ihnen hier nicht die benötigten fachlichen Inhalte in der erforderlichen Qualität zur Verfügung stehen. Werden diese sogenannten Bypass-Reportings auf Basis von parallelen Datenabzügen erstellt, zieht das einen hohen Abstimmungsaufwand nach sich. Gerade in größeren Unternehmen können die notwendigen Workarounds so umfangreich ausfallen, dass im schlimmsten Fall der Verlust der Steuerungsfähigkeit des Unternehmens droht.